Laser scanning cytometry in the characterization of the proapoptotic effects of transiently transfected genes in cerebellar granule neurons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low transient transfection efficiency limits the ability to characterize putative proapoptotic gene function in neurons. Laser scanning cytometry (LSC), with its high capacity, medium throughput means of collecting fluorescent emissions from cultured cells, offers an effective technology for scoring cell death in neuronal transfectants. METHODS: Cerebellar granule neurons (CGNs) were transfected with EGFP-fusion constructs of Caspase-3 and Caspase-9 using a DNA-calcium phosphate coprecipitation method. CGNs were fixed, permeablized, and stained with propidium iodide (PI) nuclear dye. An LSC method, based on a combination of Long Red Max Pixel, Long Red Integral, and Green Integral fluorescence parameters was validated for the scoring of apoptotic cell death in CGNs. RESULTS: In Caspase-3 and Caspase-9 transfected CGNs, cell death was scored both in transfectants and nontransfected culture-mates. The cell death phenotype was found to be independent of transfection efficiency. LSC scoring of Caspase-9 transfectants was compared with visual scoring following Hoechst 33342 staining, yielding results that were similar qualitatively, but not quantitatively, likely owing to the greater sensitivity to green fluorescence of laser scanning compared to human vision. CONCLUSION: LSC scoring of transiently transfected CGNs offers a rapid and reliable means of characterizing proapoptotic gene effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».